Calculateur de taux de compression
Données
| Taille originale | 100 MB |
|---|---|
| Taille compressée | 25 MB |
Calculateur de taux de compression
Saisissez les tailles originale et compressée d'un fichier pour obtenir le taux de compression, le pourcentage d'espace économisé et le nombre absolu d'octets libérés. Fonctionne avec tout type de fichier ou algorithme de compression.
Données
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Détail des économies
Le taux de compression
Le taux de compression mesure l'efficacité avec laquelle un algorithme réduit le volume de données. Cette notion apparaît dans des contextes aussi variés que les utilitaires d'archivage, les protocoles réseau, l'évaluation des codecs et la planification du stockage en base de données.
Les formules
CR=ScSo Espace eˊconomiseˊ (%)=(1−SoSc)×100où est la taille originale (non compressée) et est la taille compressée, toutes deux dans la même unité. Un taux supérieur à 1 signifie que le fichier a rétréci ; égal à 1, qu'il n'a pas changé.
Exemple de calcul. Une archive de journaux de 100 Mo compressée à 25 Mo avec gzip :
CR=25 Mo100 Mo=4(4:1) Espace eˊconomiseˊ=(1−10025)×100=75%Conventions de notation
Deux conventions coexistent. Celle utilisée ici — original ÷ compressé — donne un nombre supérieur à 1, plus facile à comparer visuellement (un taux de 10 est clairement meilleur qu'un taux de 4). Certains outils et publications utilisent la réciproque (compressé ÷ original, parfois appelée facteur de compression), qui est un nombre entre 0 et 1. Il convient de vérifier la convention employée avant de comparer des résultats issus d'outils différents.
Taux typiques par type de fichier
| Type de fichier | Algorithme | Taux typique |
|---|---|---|
| Texte brut, journaux | gzip | 4:1 – 10:1 |
| Code source | gzip | 3:1 – 6:1 |
| Export de base de données | gzip | 5:1 – 15:1 |
| Photographies | JPEG (qualité 80) | 10:1 – 20:1 |
| Audio | MP3 (128 kbps) | ~10:1 |
| Vidéo | H.264 vs. non compressé | 50:1 – 200:1 |
| Données chiffrées / aléatoires | tout algorithme sans perte | ~1:1 |
Compression sans perte et avec perte
La compression sans perte (ZIP, FLAC, PNG, LZ4) garantit que la décompression reconstruit le fichier original octet par octet. Elle est limitée par la redondance statistique des données — l'entropie de Shannon fixe un minimum théorique infranchissable. La compression avec perte (JPEG, MP3, H.264) écarte définitivement des informations jugées imperceptibles aux sens humains, permettant de franchir ce plancher d'entropie au prix d'une dégradation de la qualité.
La limite de l'entropie
Le théorème de codage de source de Claude Shannon (1948) démontre qu'aucun codeur sans perte ne peut comprimer une source en deçà de son entropie. Pour un fichier d'octets aléatoires — comme la sortie d'un générateur de nombres aléatoires cryptographiquement sûr ou d'un fichier déjà chiffré — l'entropie est égale à la taille du fichier. Tout algorithme sans perte appliqué à un tel fichier produira une sortie de taille identique ou supérieure à l'entrée.
Calculateurs associés
Pour estimer la taille brute non compressée d'une image, voir la Calculateur de taille de fichier image. Pour mesurer le temps de transfert d'un fichier compressé, voir la Calculateur de temps de téléchargement.
Questions fréquentes (FAQ)
Que signifie le taux de compression ?
Le taux de compression est la taille originale divisée par la taille compressée. Un taux de 3 signifie que le fichier compressé est trois fois plus petit que l'original — il stocke 1 octet pour chaque 3 octets du fichier d'origine. Un taux de 1 signifie qu'aucune compression n'a eu lieu.
Certaines sources définissent le taux dans le sens inverse (compressé ÷ original, donnant une valeur inférieure à 1), aussi convient-il de vérifier la convention utilisée lors de la comparaison de résultats provenant d'outils différents.
Quelle est la différence entre la compression sans perte et la compression avec perte ?
La compression sans perte (ZIP, FLAC, PNG) reconstruit exactement le fichier original ; le taux de compression est limité par la redondance statistique des données et atteint généralement 2:1 à 5:1 pour des fichiers courants.
La compression avec perte (JPEG, MP3, H.264) écarte définitivement des informations jugées imperceptibles pour les sens humains, permettant des taux bien plus élevés — de 10:1 à 100:1 — au prix d'une dégradation de la qualité. Le choix dépend de la nécessité ou non d'une reproduction exacte.
Quels taux de compression doit-on attendre ?
Le texte brut se compresse bien en raison de ses motifs répétitifs : gzip atteint 3:1 à 6:1 sur des documents courants. Les exports de bases de données contenant des données répétitives peuvent dépasser 10:1.
Les photographies compressées en JPEG (qualité 80) atteignent typiquement 10:1 à 20:1 par rapport à un bitmap non compressé. Les formats déjà compressés comme JPEG ou MP4 tirent peu de bénéfice d'une compression sans perte supplémentaire — des taux proches de 1:1 sont normaux.
Existe-t-il une limite théorique à la compression ?
Oui. Le théorème de codage de source de Claude Shannon (1948) établit qu'aucun algorithme sans perte ne peut comprimer des données en deçà de leur entropie de Shannon — une mesure du contenu informationnel.
Pour un fichier d'octets parfaitement aléatoires, l'entropie est égale à la taille du fichier : toute compression sans perte supplémentaire est impossible et tout algorithme agrandira effectivement la sortie. C'est pourquoi les fichiers chiffrés ou déjà compressés refusent de rétrécir davantage avec ZIP ou gzip.
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